The fourth industrial revolution, internet of things, and the expansion of online web services have increased an exponential growth and deployment in the number of cloud data centers (CDC). The cloud is emerging as new paradigm for delivering the Internet-based computing services. Due to the dynamic and non-linear workload and availability of the resources is a critical problem for efficient workload and resource management. In this paper, we propose the particle swarm optimization (PSO) based gated recurrent unit (GRU) neural network for efficient prediction the future value of the CPU and memory usage in the cloud data centers. We investigate the hyper-parameters of the GRU for better model to effectively predict the cloud resources. We use the Google Cluster traces to evaluate the aforementioned PSO-GRU prediction. The experimental shows the effectiveness of the proposed algorithm.
스마트 폰 2천만 시대가 도래 하면서 향후 모바일 시장의 규모는 엄청나게 거대해질 것으로 전망되고 있다. 이러한 흐름에 동반하여 소프트웨어 개발의 형태도 웹 기반 소프트웨어에서 모바일 기반의 앱 형태나 클라우드 컴퓨팅 기반의 서비스 형태로 변화되고 있다. 현재 전 세계적으로 스마트폰을 위한 플랫폼으로는 구글의 안드로이드와 애플의 IOS가 양대 산맥을 이루고 있다. 이러한 플랫폼 하에서 실행되는 모바일 앱을 개발할 경우 기존의 소프트웨어 모델링 기법을 그대로 적용할 수가 없다. 따라서 본 연구에서는 기존의 소프트웨어 모델링 기법을 안드로이드 기반의 소프트웨어 개발에 맞도록 특화된 모델링 기법을 제안한다. 안드로이드 기반의 모바일 스마트 환경에 필요한 분석 및 설계 기법을 모델링 기법으로 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권2호
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pp.670-686
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2017
MapReduce (MRV1), a popular programming model, proposed by Google, has been well used to process large datasets in Hadoop, an open source cloud platform. Its new version MapReduce 2.0 (MRV2) developed along with the emerging of Yarn has achieved obvious improvement over MRV1. However, MRV2 suffers from long finishing time on certain types of jobs. Speculative Execution (SE) has been presented as an approach to the problem above by backing up those delayed jobs from low-performance machines to higher ones. In this paper, an adaptive SE strategy (ASE) is presented in Hadoop-2.6.0. Experiment results have depicted that the ASE duplicates tasks according to real-time resources usage among work nodes in a cloud. In addition, the performance of MRV2 is largely improved using the ASE strategy on job execution time and resource consumption, whether in a multi-job environment.
클라우드 컴퓨팅 기술의 발전으로 가상 환경을 기반으로 서비스를 제공하는 컨테이너 기술 또한 발전하고 있다. 컨테이너 오케스트레이션 기술은 클라우드 서비스를 위한 핵심적인 요소이며, 대규모로 구성된 컨테이너를 빌드, 배포, 테스트하는데 자동화로 관리하기 위한 중요한 핵심 기술이 되었다. 최초 구글에 의해 설계되었고, 현재 리눅스 재단에 의해 관리되고 있는 쿠버네티스는 컨테이너 오케스트레이션 중에 하나이며 사실상 표준으로 자리 매김을 하고 있다. 하지만 컨테이너 오케스트레이션 중 쿠버네티스의 사용이 증가하고 있음에도 불구하고, 보안 취약점에 의한 사고사례도 또한 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 쿠버네티스의 취약점을 연구하고, 위협 분석을 통해 개발 초기 또는 설계 단계에서부터 보안을 고려할 수 있는 보안 정책을 제안한다. 특히, STRIDE 위협 모델링을 적용하여 보안 위협을 분류함으로써 구체적인 보안 가이드를 제시하고자 한다.
본 연구는 Google Earth Engine을 활용하여 Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar 영상을 통해 남극 Campbell Glacier Tongue (CGT)와 Drygalski Ice Tongue (DIT)의 면적 변화를 2016년부터 2024년까지 모니터링하였다. Otsu 기법과 Simple Non-Iterative Clustering (SNIC) 클러스터링 기법을 사용하여 빙설과 해양을 구분하고 월평균 영상을 통해 빙설 탐지 오류를 줄였다. 분석 결과 CGT는 주기적인 붕괴로 인하여 약 26% 감소하였고 DIT는 전반적으로 증가하다가 최근 급격한 감소를 보였다. Sentinel-2 광학 영상과 비교한 결과 높은 탐지 정확성을 보여 제안된 방법의 신뢰성을 입증하였으며, 본 연구는 남극 빙설과 빙붕의 장기 모니터링에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 데이터 시각화에 초점을 맞춘 구글 스프레드시트 교육 프로그램을 개발하여 초등학교 4 5학년 학생을 대상으로 적용한 후 그 효과를 검증하였다. 개발한 교육프로그램으로 초등학교 4 5학년 학생 29명에게 총 6일 동안 36시간의 수업을 진행하였다. 교육 프로그램의 적용 결과 창의성에 미치는 효과에 대한 검증을 위하여 Torrance의 TTCT(Torrance Tests of Creative Thinking) 검사지 도형 A, B형을 투입하여 사전 사후 검사를 실시하였다. 검증 결과 데이터 시각화 교육에 초점을 맞춘 구글 스프레드시트 교육 프로그램은 초등학교 4 5학년 학생들의 창의력 요소들에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.
기름 유출 사고는 발생 시 환경과 관련된 다양한 문제들을 야기하므로 신속하게 유출유의 면적과 위치 변화를 파악하는 것이 중요하다. 광학 위성자료를 활용한 기름 유출 탐지의 경우 다양한 위성탑재 센서를 통해 유출유에 대한 정보 수집 후 이를 이용하여 광범위한 기름 유출 범위를 모니터링할 수 있다. 선행 연구에서는 파장별 기름의 반사도를 분석한 후 특정 파장대의 밴드를 이용한 oil spill index가 개발 및 적용되었다. 기름 유출 모니터링을 위해 유출 전후 여러 시기의 위성자료를 분석할 경우 다량의 데이터로 인해 많은 시간과 컴퓨팅 자원이 소비된다. 웹 브라우저를 통해 대량의 위성자료 분석이 가능한 Google Earth Engine을 활용할 경우 효율적으로 기름 유출 탐지가 가능하다. 본 연구에서는 Sentinel-2 MultiSpectral Instrument 위성자료와 클라우드 기반의 위성자료 분석 플랫폼인 Google Earth Engine을 이용하여 기존에 제안된 네 종류의 oil spill index의 다양한 피복 환경에서의 활용성 평가를 수행하였다. 지표 피복별 index 값의 비교를 통해 기름 유출 영역이 타 피복과 잘 구분되는지에 대한 분리도를 평가하고 기름 유출 면적을 산정하였다. 본 연구 결과를 통해 Google Earth Engine이 기름 유출 광역 모니터링에 효율적으로 활용 가능하다는 것을 확인하였고, 복잡한 지표 피복이 분포하는 다른 지역에 기름 유출 사고 발생 시 우수한 성능으로 평가된 oil spill index B ((B3+B4)/B2)와 C (R: B3/B2, G: (B3+B4)/B2, B: (B6+B7)/B5)의 적용은 효과적인 기름 유출 모니터링에 기여할 것으로 판단된다.
IoT(Internet of Things) 디바이스의 사용이 확대됨에 따라 경찰청의 디지털 포렌식 적용 범위가 스마트 홈 영역으로 확대되었다. 이에 따라 스마트 홈 플랫폼 데이터를 수집하기 위해 진행된 기존 연구들은 대부분 모바일 기기의 로컬 데이터 분석과 네트워크 관점의 분석 등의 연구가 주로 수행되었다. 하지만 증거 분석을 위해 유의미한 데이터는 스마트 홈 플랫폼의 클라우드 스토리지에 주로 저장되어있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 헤이 홈 앱 기반의 "헤이 홈 스퀘어" 서비스를 이용할 때 PC에 기록되는 Microsoft Edge, Google Chrome, Mozilia Firefox, Opera와 같은 웹 브라우저들의 쿠키 데이터베이스를 통해 사용자 계정의 accessToken을 획득하여 헤이 홈 Air 환경에서 클라우드에 저장된 데이터의 수집 방안을 연구했다. 데이터는 헤이 홈의 모회사가 제공하는 OpenAPI를 활용해 클라우드로 직접 접근하여 수집하였다. 본 논문에서는 스마트 온·습도 센서, 스마트 도어 센서, 스마트 모션 센서로 환경을 구성하여 실험를 수행했고 날짜 및 장소별 온·습도 데이터, 사용한 디바이스 리스트, 방 내 모션 감지 기록 등의 아티팩트를 수집할 수 있는 것을 확인하였다. 이와 같은 아티팩트 분석 결과를 통해 알 수 있는 사건 당시의 온·습도 등의 정보는 포렌식 수사 과정에서 단서로 활용될 수 있다. 또한 본 논문에서 제안한 OpenAPI를 활용한 클라우드 데이터 수집 방안은 데이터 수집 과정에서 발생할 수 있는 변조 가능성을 배제하고, API를 이용해 결과를 호출하기 때문에 디지털 포렌식의 원칙인 무결성의 원칙과 재현성의 원칙을 따른다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제12권4호
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pp.252-256
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2014
Traditional block cipher Advanced Encryption Standard (AES) is widely used in the field of network security, but it has high overhead on each operation. In the 15th international workshop on information security applications, a novel lightweight and low-power encryption algorithm named low-power encryption algorithm (LEA) was released. This algorithm has certain useful features for hardware and software implementations, that is, simple addition, rotation, exclusive-or (ARX) operations, non-Substitute-BOX architecture, and 32-bit word size. In this study, we further improve the LEA encryptions for cloud computing. The Web-based implementations include JavaScript and assembly codes. Unlike normal implementation, JavaScript does not support unsigned integer and rotation operations; therefore, we present several techniques for resolving this issue. Furthermore, the proposed method yields a speed-optimized result and shows high performance enhancements. Each implementation is tested using various Web browsers, such as Google Chrome, Internet Explorer, and Mozilla Firefox, and on various devices including personal computers and mobile devices. These results extend the use of LEA encryption to any circumstance.
본 논문은 클라우드 컴퓨팅 기술 동향에 대한 분석서로 관련 기술과 주요 서비스 내용을 소개한다. 2006년 클라우드 컴퓨팅이란 용어가 처음 생겨난 이래, 2008년 글로벌 IT 기업 CEO들이 잇달아 차기 비즈니스의 핵심 기술로 클라우드 컴퓨팅을 지목한 이후, 전세계가 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 집중되고 있다. 이에 클라우드 컴퓨팅의 대표 서비스 형태인 IaaS, PaaS, SaaS 서비스에 대한 개념을 설명하고, 각 서비스별 대표 기업들의 기술 동향을 살펴본다. IaaS 서비스에 대해서는 아마존의 EC2와 S3 서비스를, PaaS 서비스에 대한 Google의 AppEngine을, SaaS 서비스로 세일즈포스닷컴의 세일즈포스 서비스를 대표 기술로 소개하고 클라우드 컴퓨팅을 구성하기 위한 기술적인 요소들을 간략하게 언급하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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